【摘 要】
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本文主要研究自动文摘技术在会议上的应用,结合会议数据具有结构简单、句子短、甚至出现重复等特点,选择改进的图模型自动文摘技术,将自动文摘问题抽象为寻找赋权图中权值最大的顶点。图模型自动文摘技术—TextRank算法的核心是计算句子的相似度,而经典TextRank算法仅从句子结构出发,没有考虑句子的语义信息,本文旨在改进相似度的计算方法。由于会议主题的不确定性,将其视为“多文档”自动文摘。如果是多个主
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本文主要研究自动文摘技术在会议上的应用,结合会议数据具有结构简单、句子短、甚至出现重复等特点,选择改进的图模型自动文摘技术,将自动文摘问题抽象为寻找赋权图中权值最大的顶点。图模型自动文摘技术—TextRank算法的核心是计算句子的相似度,而经典TextRank算法仅从句子结构出发,没有考虑句子的语义信息,本文旨在改进相似度的计算方法。由于会议主题的不确定性,将其视为“多文档”自动文摘。如果是多个主题,可以先做聚类分析,然后再在每一类别中使用TextRank算法。本文利用Word2Vec算法生成300维的词向量,然后在词向量的基础上生成句子向量。本文给出两种句子向量的表示方法,模型一认为每一个词都是等价的,即认为它们对句子的贡献度是一样的;模型二则与之相反,认为词对句子的贡献度与其TF-IDF值有关。在代入图模型之前,本文对数据进行了聚类分析。本文得到的句子向量为300维,通过t-SNE技术对数据降维并画出散点图,图像显示数据较集中。除此之外,本文数据的霍普金斯统计量为0.59。综合以上两个结论可以认为本文的数据是围绕一个主题展开的。在保证其他计算过程一致的情况下,针对不同的句子向量表示,得到两种结果。本文选择ROUGE作为测评结果,将产生的结果与经典图模型所得结果进行对比得到:（1）改进的模型一效果最好,更适合用在会议数据中。（2）在会议数据中,最佳摘要比例为5%。（3）在会议数据中,或者在偏向口语的数据中,每个词对句子的贡献度是一样的,即在计算句子向量时不需要考虑词的TF-IDF值。
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